生成AIは、検証や実験のフェーズを越え、実際の業務効率化が求められる段階に入っています。
実際に多くの企業や自治体では、文書作成や問い合わせ対応、分析・報告業務などを中心に、具体的な削減効果が出始めています。
本記事では、生成AIによって業務効率化を実現した業種・業界別の導入事例を紹介するとともに、職種ごとに「どの業務をどのように効率化できるのか」を紹介します。
生成AIで業務効率化した事例12選【業種業界別】
生成AIは、特定の業界に限らず、さまざまな現場で業務効率化に活用されています。

今回は、実際に生成AIを導入し、業務負荷の軽減や生産性向上につながった事例を、業種・業界別に紹介します。
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【教育・自治体】電話相談業務の報告書作成を生成AIで自動化(愛知県教育委員会)
愛知県教育委員会では、保護者向けの「家庭教育相談電話」に生成AIを導入し、相談後の報告書作成業務を自動化しました。
従来は手書きメモをもとに報告書を作成しており、相談員の大きな負担となっていました。
Microsoft Azure AI Speech と Azure OpenAI を組み合わせた音声認識・文書作成システムにより、音声の文字起こし → 整形 → 要約 → 定型フォーマット化までを一気通貫で自動化。
これにより業務負荷を大幅に軽減し、保護者に寄り添った相談対応に注力できる体制を実現しています。
参考:アルファテック・ソリューションズ株式会社|愛知県教育委員会様(生成AI)|導入事例
【IT・通信】非エンジニアが生成AIで業務ツールを内製(ソフトバンク)
ソフトバンクのカスタマーサクセス本部では、現場担当者が Google の生成AI「Gemini」を活用し、プログラミング未経験ながら業務用Webアプリを短時間で開発しました。
納期計算ツールや手配ガイドアプリなど、日々の確認作業を効率化するツールを次々と内製。
属人化しがちなExcel業務や確認ノウハウを、生成AIを通じて組織全体で共有可能な資産へと転換しています。
参考:ソフトバンク|Gemini を使って15分でWebアプリ開発! 非エンジニアの業務効率化 ~ソフトバンクの営業サポート活用例~
関連記事:AIエージェントとは?生成AIとの違い・仕組み・できることをわかりやすく解説

【IT・コンタクトセンター】問い合わせ対応業務を生成AIで約8割削減(富士通)
富士通のSalesforceサポートデスクでは、
Salesforceの生成AI「Einstein for Service」を導入し、問い合わせ対応業務の大幅な効率化を実現しました。
チャット返信文の自動生成や会話内容の要約により、オペレーターの平均処理時間・後処理時間を80%以上削減。
対応品質を維持したまま、生産性と顧客満足度の向上を両立しています。
参考:Salesforce|【生成AIで約8割工数削減】富士通のSalesforceサポートデスクが挑む顧客体験と生産性の向上
【教育】AIとの対話で英語スピーキング学習を効率化(Z会)
参考:https://www.zkai-gr.co.jp/news/9050/
Z会は、中学生向け通信教育において、生成AIを活用した対話型学習「AI Speaking」を導入しました。
音声認識と生成AIを組み合わせることで、時間や回数の制限なく英語のスピーキング練習が可能な学習環境を提供。
教育現場における指導効率化と、学習体験の質向上を同時に実現しています。
参考:Z-kai Group|【Z会】「Z会の通信教育」においてAIとの対話型学習「AI Speaking」を新たに公開。英語のスピーキング力の強化に。
【食品・メーカー】生成AIで顧客調査を45分に短縮(日本ハム)
日本ハムでは、Azure OpenAI Service を活用した「生成された顧客(GC)分析」を開発しました。
約2万人分の顧客プロファイルをもとに生成AIが疑似人格として回答することで、1,000人分のアンケート調査を約45分・低コストで実施可能に。
商品開発や提案準備のリードタイム短縮、商談成約率向上に貢献しています。
参考:Microsoft|日本ハムが Azure OpenAI Service を活用し「生成された顧客」分析を実現、生活者 1,000 人へのアンケート調査がわずか 45 分で実施可能に
【小売・IT運用】生成AIでシステム運用・品質管理業務を効率化(ファミリーマート)
ファミリーマートでは、AWS上で生成AIを活用し、クラウド推進業務およびPMO・品質管理業務の効率化を進めています。
Amazon BedrockとAmazon Kendraを用いたRAG型チャットボットを構築し、AWS利用ルールの問い合わせ対応、過去トラブル事例検索、設計書要約などを自動化。
PoCでは回答品質の定量評価を行い、基準値を上回る効果(平均3.6点)を確認しました。
参考:Amazon Web Service|【寄稿】生成 AI によるシステム運用業務の効率化を目指すファミリーマートの取り組み
【IT・インターネット】全社2万人に生成AIアシスタントを展開(LINEヤフー)
LINEヤフーは、全従業員約2万人に独自の生成AIアシスタントを提供し、全社的な生産性向上を実現しています。
社内AI「LY ChatAI」やGitHub Copilotの導入により、7〜30%の生産性向上を確認。
生成AI活用を前提とした研修・ガバナンス整備を行い、中長期で年間約100億円規模の生産性改善を目指しています。
参考:LINEヤフー|LINEヤフー、個人向けサービスを中心に16件で生成AIを活用 従業員約2万人に生成AIアシスタントを提供
【建設】社内ノウハウを学習した生成AIで技術伝承を効率化(安藤ハザマ)
安藤ハザマは、燈株式会社の「AKARI Construction LLM」を導入し、建設分野に特化した生成AIを社内運用しています。
施工計画書や技術文書をAIに学習させることで、専門性の高い質問にも高精度で回答可能に。
技術伝承の効率化と、若手・非熟練者の業務支援を同時に実現しています。
参考:安藤ハザマ|建設分野に特化した生成AIの社内運用を開始
【金融】融資稟議書作成を生成AIで95%削減(宮崎銀行)
宮崎銀行は、日本IBMと共同で生成AIアプリを開発し、融資稟議書作成業務の時間を95%削減しました。
Azure OpenAI Serviceを活用し、従来手作業だった文書作成を自動化。
約2か月という短期間で実業務への本番導入を実現しています。
参考:IBM|宮崎銀行と日本IBM、融資業務における生成AIの活用を開始し、融資稟議書の作成時間を95%削減
【医療】生成AIで医師の書類作成時間を最大1/3に削減(恵寿総合病院 × Ubie)
Ubieと
恵寿総合病院は、
生成AIを活用した実証実験を実施しました。
退院時サマリー作成などの文書業務に生成AIを活用し、医師の作業時間を最大1/3に短縮。
医師だけでなく、看護師・医療事務スタッフの業務効率化にも効果を確認しています。
参考:PRTIMES|恵寿総合病院とUbie、生成AIを活用した「医師の働き方改革」の実証実験を実施
【商社・農業】生成AI×衛星画像で農業DXを推進(双日)
双日は、農業DXを手掛けるDegas社に出資し、生成AIを活用した衛星画像解析による農業支援を推進しています。
生成AIによる地理空間基盤モデルを活用し、気候予測・災害予測・収穫量予測を高精度かつ低コストで実現。
農業分野におけるデータ分析業務の高度化・効率化につながっています。
参考:双日株式会社|双日、アフリカなどで農業DXを推進するDegasに出資
【自治体】生成AI×RPAで市民対応業務を大幅に効率化(別府市)
別府市では、生成AIとRPAを組み合わせることで、市民対応を含む庁内業務の大幅な効率化を実現しています。
LGWAN環境から利用可能で、入力情報が学習データに使われない「自治体AI zevo」を採用。
文章案の作成支援やアイデア出しに加え、市民から寄せられる意見メールを自動で要約・分類する実証を行い、実業務に活用しました。
その結果、約2,600件の市民アンケート自由記述を分類する作業が、職員1人で約2週間 → 生成AI×RPAで約2日間へと大幅に短縮されたとされています。
また、利用促進のためにガイドラインを「必要最低限の3点」に絞り、勉強会や相談会を通じて職員の活用スキル向上を支援。
ハルシネーション対策として人による確認を前提としつつ、産官学連携で別府市固有データを活用した生成AIの高度化にも取り組んでいます。
参考:自治体におけるAI活用・導入ガイドブック<別冊付録>先行団体における生成AI導入事例集
関連記事:AIコンシェルジュとは?企業向けサービスおすすめ比較8選!自治体での活用事例
生成AIで効率化できる業務【職種別】
生成AIは、特定の業界だけでなく、多くの職種に共通する「書く・調べる・まとめる」業務を効率化できます。
ここでは、職種ごとにどのような業務を効率化できるのか紹介します。
参考:AIアシスタントとは?仕組み・種類・使い方・おすすめサービスまで徹底解説

【事務】定型文書・報告書作成を自動化できる
事務職では、日々発生する文書作成・整理業務に生成AIを活用することで、業務効率を大きく高めることができます。
特に「毎回似た内容を書く」「読む・まとめる作業が多い」といった業務は、生成AIとの相性が良い領域です。

生成AIを活用することで、たとえば以下のような業務を効率化できます。
- 会議議事録・報告書・稟議書などの下書き作成
- アンケートや市民・顧客の自由記述コメントの要約・分類
- 社内通知文・案内文・メール文面のたたき作成
人が一から文章を作るのではなく、要点を入力して下書きを作らせ、最終確認だけ人が行うことで、作業時間の短縮と文章品質の安定を同時に実現できます。
実際に、自治体や医療機関などでは、生成AIを使って大量の自由記述を整理・分類することで、数週間かかっていた作業を数日程度に短縮した事例も出ています。
※実際の活用事例は前章で紹介しています。
【人事・総務】社内文書・問い合わせ対応を効率化できる
人事・総務部門では、社内向けの文書作成や問い合わせ対応に多くの時間が割かれがちです。
制度やルールを正確に伝える必要がある一方で、内容は毎年・毎回大きく変わらない業務も多く、生成AIを活用しやすい領域と言えます。

生成AIを使うことで、以下のような業務の負担を軽減できます。
- 就業規則・社内規程・ガイドラインの要点整理や改訂案作成
- 社内FAQ(勤怠、休暇、福利厚生など)のたたき作成・更新
- 人事通知文、全社向けアナウンス、説明資料の下書き作成
たとえば、制度変更時に「何が変わったのか」を文章で説明する作業や、同じ内容の問い合わせに何度も対応する業務は、AIに下書きや要約を任せることで対応時間を大幅に短縮できます。
また、人事・総務は情報の正確性が求められるため、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人が最終確認する前提で使うことで、安全性と効率を両立できます。
【経理・財務】チェック・説明・資料作成を効率化できる
経理・財務の業務では、数値入力そのものよりも、確認・説明・資料化に多くの時間がかかります。
この「数字に付随する文章業務」は、生成AIが得意とする領域です。

生成AIを活用することで、次のような業務を効率化できます。
- 決算・予算資料に付随する説明文やコメントの作成
- 稟議書・支出申請書の要点整理と文章の下書き
- 監査や上長向けの数値説明資料のたたき作成
数値の正確性は人が担い、説明や整理をAIに任せることで、作業時間を短縮できます。
また、チェック観点の抜け漏れ防止など、確認作業の補助として使うことで、品質向上にもつながります。
【法務・コンプライアンス】契約書・規程チェックを効率化できる
法務・コンプライアンス業務では、長文資料を読み、要点やリスクを整理する作業に多くの時間がかかります。
この「読む・整理する」工程は、生成AIと非常に相性が良い領域です。

生成AIを活用することで、次のような業務を効率化できます。
- 契約書・利用規約の要点整理や条文の要約
- 規程改定時の変更点整理や差分確認
- 社内からの法務相談に対する一次回答文のたたき作成
法的判断そのものは人が行い、読み込み・整理・下書きまでをAIに任せることで、
確認作業に集中できるようになります。
また、チェック観点の洗い出しや説明文の補助に使うことで、確認漏れや属人化の防止にもつながります。
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【営業】提案資料・顧客対応の下準備を短縮できる
営業業務では、商談そのものよりも、事前準備や事後対応に多くの時間がかかります。

生成AIを活用することで、次のような業務を効率化できます。
- 提案資料や説明資料の構成案・文章のたたき作成
- 顧客情報や過去商談履歴の要点整理
- 商談後の議事録やフォローメールの下書き作成
顧客ごとに内容をゼロから考えるのではなく、過去情報を整理し、下書きをAIに任せることで、準備時間を短縮しつつ提案品質を安定させることができます。
営業担当者は判断や対話に集中できるため、結果として商談数や提案スピードの向上につながります。
【IT・情シス】問い合わせ・運用業務を省力化できる
IT・情シス部門では、社内からの問い合わせ対応や運用作業が日常的に発生します。
生成AIは「調べて答える」業務との相性が高いのが特徴です。

生成AIを活用すると、次のような業務を効率化できます。
- 社内IT問い合わせへの一次回答の自動化
- マニュアル・手順書の検索や要約
- 障害対応や運用記録の整理
よくある質問や定型対応をAIに任せることで、本来注力すべきシステム改善や企画業務に時間を割けるようになります。
属人化しがちな情シス業務の標準化にも効果的です。
【広報・PR】文章作成・情報整理を効率化できる
広報・PR業務では、文章作成と情報の正確な整理が求められます。
生成AIは下書き作成や構成整理で効果を発揮します。

生成AIを活用すると、次のような業務を効率化できます。
- プレスリリースやお知らせ文の下書き作成
- 発信内容の要点整理・言い換え
- 社内外向け説明文の整理
文章作成の初速を上げることで、確認・調整・表現の精度向上に時間を使えるようになります。
情報発信のスピードと品質を両立しやすくなる点が特長です。
【管理職・マネジメント】判断材料の整理を高速化できる
管理職やマネジメント層は、多くの情報を短時間で把握し、判断する役割を担います。

生成AIは情報整理の補助として有効であり、次のような業務を効率化できます。
- 会議資料や報告書の要点整理
- 複数案の比較ポイント整理
- 意思決定に必要な論点の洗い出し
情報収集や整理にかかる時間を減らすことで、判断そのものに集中できる環境を作れます。
【現場・専門職】記録・報告・知識検索を効率化できる
現場・専門職(製造、建設、医療、教育、研究など)では、「作業そのもの」よりも、記録・報告・確認作業が負担になりがちです。
生成AIで業務効率を高めるためのポイント
生成AIを業務で活かすには、「何ができるか」よりも 「どの業務で、どう使うか」 を明確にすることが重要です。
ここでは、現場で無理なく定着させるための、実務視点のポイントを整理します。
時間がかかっている「準備・下書き作業」からAIに任せる
生成AIは、判断や承認が必要な業務よりも、考える前段階の作業で最も効果を発揮します。
例えば、報告書やメールの下書き作成、問い合わせ対応文の草案作成、資料の要点整理などです。
これらは内容自体は難しくないものの、積み重なると大きな時間を消費します。
まずは「毎回ゼロから作っている作業」を洗い出し、その一部をAIに置き換えることが、業務効率化にとって大切です。
入力内容と出力形式を業務ごとに固定する
生成AIの出力品質は、入力の仕方で大きく変わります。
そのため、業務ごとに「どんな情報を渡すか」「どんな形式で出力させるか」を決めておくことが重要です。
例えば、報告書なら「目的/背景/対応内容/次のアクション」、問い合わせ対応なら「結論→理由→補足」といった形で、業務に合った型を作ります。
型が決まれば、誰が使っても一定の品質で使えるようになり、属人化を防ぎながら効率化を進められます。
既存の業務フローに無理なく組み込む
生成AIを新しいツールとして導入しようとすると、現場で使われなくなるケースが少なくありません。
重要なのは、今の業務フローを大きく変えないことです。
例えば、
- メール作成前にAIで下書きを作る
- Excelや社内システムに転記する前に要約を作る
- RPAやチャットボットの前段で文章生成に使う
このように、既存ツールの前後工程で使うことで、導入負荷を抑えながら効果を出しやすくなります。
効率化の成果を業務時間で把握する
生成AI活用は、「便利そう」で終わらせないことが重要です。
実際に 「どの作業が」「どれくらい短縮されたか」を業務時間ベースで把握します。
数分の短縮でも、件数が多ければ大きな効果になります。
簡単な記録で構わないので、削減できた時間を見える化することで、現場にも上司にも説明しやすくなり、継続的な活用につながります。

生成AIを活用すると、次のような業務を効率化できます。
- 作業日報・点検記録・報告書の下書き作成
- マニュアル・過去事例・専門資料の検索と要約
- 音声メモや現場メモの文章化・整理
現場の判断や専門性は人が担い、書く・探す・まとめる作業をAIに任せることで、本来の業務に集中できる環境を作れます。
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